Instytut Informatyki Stosowanej I-24
Kierownik:
dr hab. inż. Anna Fabijańska, prof. uczelni
Potencjalni promotorzy:
dr hab. inż. Anna Fabijańska, prof. uczelni
Osoba do kontaktu:
Anna Fabijańska, tel: 42-631-27-50, anna.fabijańska@p.lodz.pl
Zakres działalności:
Zastosowania wizji komputerowej, analizy obrazów cyfrowych i uczenia maszynowego (w tym głębokich sieci neuronowych oraz sieci grafowych) w wybranych problemach z obszaru medycyny, przemysłu i nauk o Ziemi i środowisku. Rozwój nadzorowanych i nienadzorowanych metod segmentacji obrazów cyfrowych.
Działalność obecna:
- Rozwój metod wspomagania obrazowej diagnostyki okulistycznej.
- Wykorzystanie splotowych sieci neuronowych do komputerowego wspomagania analiz dendrologicznych i warwologicznych (rozpoznawanie gatunków drewna, detekcja słojów przyrostów rocznych drewna, detekcja kanałów żywicznych, automatyzacja pomiarów dendrologicznych, detekcja granic nanosów lodowcowych).
- Słaby nadzór w nadzorowanej segmentacji obrazów z wykorzystaniem splotowych sieci neuronowych.
- Automatyczna koloryzacja starych filmów z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji.
Przyszłe działania:
Kontynuacja działań w ww. obszarach.
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- Fabijańska A., Banasiak R.: Graph Convolutional Networks for Enhanced Resolution 3D Electrical Capacitance Tomography Image Reconstruction, Applied Soft Computing, vol. 110, 2021, 107608.
- Czepita M., Fabijańska A.: Image processing pipeline for the detection of blood flow through retinal vessels with subpixel accuracy in fundus images, Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 208, 2021, 106240.
- Kucharski A., Fabijańska A.: CNN-Watershed: A Watershed Transform with Predicted Markers for Corneal Endothelium Image Segmentation, Biomedical Signal Processing and Control, vol. 68C, 2021, 102805.
- Affane A., Kucharski A., Chapuis P., Freydier S., Lebre M.A., Vacavant A., Fabijańska A.: Segmentation of liver anatomy by combining 3-D U-Net approaches, Applied Sciences, vol. 11, no. 11, 2021, str. 4895.
- Fabijańska A., Danek M.: Wood species automatic identification from wood core images with a residual convolutional neural network, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 181C, 2021, str. 105941.
- Fabijańska A., Feder A., Rigde J.: DeepVarveNet: Automatic detection of glacial varves with deep neural networks, Computers & Geosciences, vol. 144, 2020, str. 104584.
- Fabijańska A., Grabowski S.: Viral Genome Deep Classifier, IEEE Access, vol. 7, 2019, str. 81297-81307.
- Chybicki M., Kozakiewicz W., Sielski D., Fabijańska A.: Deep cartoon colorizer: An automatic approach for colorization of vintage cartoons, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 81C, 2019, str. 37-46.
Słowa kluczowe:
wizja komputerowa; analiza obrazów; uczenie maszynowe; głębokie sieci neuronowe; splotowe sieci neuronowe; segmentacja obrazów
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.
Instytut Informatyki Stosowanej I-24
Kierownik:
dr hab. Szymon Grabowski
Potencjalni promotorzy:
dr hab. Szymon Grabowski
Osoba do kontaktu:
tel: 42-631-27-50, Szymon.Grabowski@p.lodz.pl
Zakres działalności:
Projektowanie i implementacja narzędzi bioinformatycznych, m.in. kompresorów popularnych typów i formatów danych (FASTQ, FASTA, kolekcje genomów). Efektywne wyszukiwanie MEM (maximal exact matches) w danych bioinformatycznych (parach genomów). Efektywne algorytmy znajdowania sekwencji podobnych w kolekcjach. Efektywne zliczanie k-merów w danych z sekwencjonowania. Oszczędne struktury danych (m.in. oszczędna reprezentacja danych na potrzeby kanonicznego kodu Huffmana; artykuł w recenzji, preprint: https://arxiv.org/abs/2108.05495).
Działalność obecna:
Rozwój kompresora kolekcji genomów bakterii MBGC (T.M.Kowalski, Sz.Grabowski). Rozwój efektywnych współbieżnych algorytmów szukania MEM (Sz.Grabowski, W.Bieniecki). Projektowanie i implementacja efektywnego algorytmu zliczania k-merów (Sz.Grabowski, W.Bieniecki, T.M.Kowalski, we współpracy z naukowcami z Ruđer Bošković Institute w Zagrzebiu). Projektowanie i implementacja efektywnego algorytmu kompresji danych w formacie FASTA (Sz.Grabowski, R.Susik, T.M.Kowalski).
Przyszłe działania:
Kontynuacja prac bieżących (patrz: „działalność obecna”). Rozwój kompresora PgRC (T.M.Kowalski, Szymon Grabowski, 2020), we współpracy z drem inż. Piotrem Duchem. Projektowanie i implementacja algorytmów indeksowania danych repetytywnych (na potrzeby bioinformatyki i nie tylko). Znajdowanie sekwencji podobnych w kolekcjach (np. genomów) na bazie szkiców.
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
Ważniejsze publikacje z lat 2019-2022:
- Szymon Grabowski, Tomasz Marek Kowalski: MBGC: Multiple Bacteria Genome Compressor. GigaScience, DOI:10.1093/gigascience/giab099, 2022 (accepted)
- Szymon Grabowski, Tomasz Marek Kowalski: Algorithms for all-pairs Hamming distance based similarity. Softw. Pract. Exp. 51(7): 1580-1590 (2021)
- Tomasz Marek Kowalski, Szymon Grabowski: PgRC: pseudogenome-based read compressor. Bioinform. 36(7): 2082-2089 (2020)
- Szymon Grabowski, Wojciech Bieniecki: copMEM: finding maximal exact matches via sampling both genomes. Bioinform. 35(4): 677-678 (2019)
- Tomasz Marek Kowalski, Szymon Grabowski, Kimmo Fredriksson: Suffix Arrays with a Twist. Comput. Informatics 38(3): 555- 574 (2019)
- Robert Susik, Szymon Grabowski, Kimmo Fredriksson: Revisiting Multiple Pattern Matching. Comput. Informatics 38(4): 937- 962 (2019)
Słowa kluczowe:
algorytmy tekstowe, bioinformatyka, kompresja danych
Lista propozycji staży w danej grupie badawczej:
- Kompresja danych repetytywnych (w szczególności: bioinformatycznych) ze swobodnym dostępem.
- Indeksowanie kolekcji danych repetytywnych.
- Efektywne algorytmy wykrywania sekwencji podobnych.
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.
Instytut Informatyki Stosowanej I-24
Kierownik:
dr hab. inż. Andrzej Romanowski, prof. uczelni
Potencjalni promotorzy:
dr hab. inż. Andrzej Romanowski, prof. uczelni
dr hab. inż. Krzysztof Grudzień, prof. uczelni
Osoba do kontaktu:
dr. inż. Magdalena Wróbel-Lachowska, tel: 42 631-27-50, magdalena.wrobel-lachowska@p.lodz.pl
Zakres działalności:
Działamy w interdyscyplinarnym obszarze interakcji człowiek-komputer; na styku nauk technicznych (informatyki, robotyki, elektroniki i sztucznej inteligencji) z naukami o człowieku i społeczeństwie. Zajmujemy się projektowaniem, implementacją i ewaluacją aplikacji, systemów i urządzeń cyfrowych dedykowanych do współpracy z użytkownikami w środowiskach roboczych, medycznych, biurowych, przemysłowych i sytuacjach życia codziennego. Naszym celem jest tworzenie i dostosowywanie wschodzących technologii interaktywnych poprzez dogłębne zrozumienie jak nowoczesne technologie mogą wspierać potrzeby ludzi i organizacji. Prowadzimy prace badawczo-rozwojowe w celu wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji dla człowieka. Chcemy czynić tworzenie i wykorzystanie technologii cyfrowych bardziej użytecznym, ergonomicznym, przeciwdziałającym wykluczeniu i zgodnym z globalnymi celami zrównoważonego rozwoju. W pracy badawczej posługujemy się metodami mieszanymi; ilościowymi oraz jakościowymi, a nasze działania prowadzimy lokalnie w grupie inicjatywy badawczej PŁ pn. ubicomp.pl, we współpracy z sigchi.pl, a także szeroką międzynarodową siecią partnerów (LMU Monachium, Chalmers Geteborg, NUS Singapur, Harvard Boston i in.).
Działalność obecna:
Obecnie duża część naszych prac badawczych dotyczy wspomagania ludzkich zmysłów oraz zwiększeniem możliwości rozwoju potencjału fizycznego i mentalnego użytkowników systemów cyfrowych. Badamy sposoby niwelowania niekorzystnego wpływu wykorzystania przez ludzi systemów AI na działanie i rozwój umiejętności poznawczych użytkowników (współpraca z Harvardem i partnerami przemysłowymi).
Tworzymy i rozwijamy inteligentną platformę zdalnego wsparcia i teleopieki dla osób samotnych, niesamodzielnych i o specjalnych potrzebach z wykorzystaniem urządzeń personalnych i nasobnych oraz metod uczenia maszynowego (współpraca z firmą HRP).
Tworzymy urządzenia i metody komputerowe wspierające sportowców i amatorów, tworzymy systemy przetwarzania i wizualizacji informacji dla przemysłu różnych branż z wykorzystaniem technologii rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej (AR/VR), and IoT for Industry 4.0 systems.
Przyszłe działania:
Rozwój systemów świadomości środowiskowej w scenariuszach domowych, rodzinnych, pracy zawodowej, opieki zdrowotnej w celu wspomagania własnego rozwoju, zdrowia fizycznego i samopoczucia. Projektowanie interakcji z systemami AI, interfejsami mózg-komputer (BCI) z wykorzystaniem danych zebranych z systemów crowdsourcingowych i okulograficznych.
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- To Trust or to Think: Cognitive Forcing Functions Can Reduce Overreliance on AI in AI-assisted Decision-making. PACMHCI 5, 2021, doi.org/10.1145/3449287
- Subtletee: Augmenting Posture Awareness for Beginner Golfers, in PACMHCI, ACM ISS, 2020. doi.org/10.1145/3427332 - Interactive Timeline Approach for Contextual Spatio-Temporal ECT Data Investigation Sensors ,20 (17), 4793, https://doi.org/10.3390/s20174793
- Considering Wake Gestures for Smart Assistant Use, , 2020 CHI ACM, doi.org/10.1145/3334480.3383089
- Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 15, no. 3, pp. 1609-1618, 2019, doi: 10.1109/TII.2018.2855200.
- Using Crowdsourcing for Scientific Analysis of Industrial Tomographic Images. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 7, 4, Article 52 (2016), 25 p. DOI:https://doi.org/10.1145/2897370 - Obecnie prowadzimy kilka projektów badawczych finansowanych przez NCN, NCBiR i EU
Słowa kluczowe:
interakcja człowiek-komputer, HCI, ubicomp, wearable computing, systemy teleopieki
Lista propozycji staży w danej grupie badawczej:
Opracowywanie systemów sensorycznych, zbierania danych, metod przetwarzania danych, wykorzystania uczenia maszynowego budowania platform analizy i wizualizacji danych dla powiązanej sieci użytkowników i interesariuszy inteligentnych systemów interaktywnych.
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.
Instytut Informatyki Stosowanej I-24
Kierownik:
dr hab. inż. Radosław Wajman, prof. uczelni
Zakres działalności:
Podstawowym obszarem moich badań dedykowanych aplikacjom przemysłowym są komputerowe metody nieinwazyjnej diagnostyki i regulowania procesem przepływów dwufazowych mieszanin gaz-ciecz. Procesy te należą do najbardziej dynamicznie rozwijającego się nurtu badań mechaniki płynów. Przepływy dwufazowe są ściśle związane z dynamicznie rozwijającymi się badaniami w dziedzinie inżynierii bioprocesowej, biotechnologii, inżynierii ochrony środowiska, w energetyce i wielu pokrewnych dziedzinach. Rosnące potrzeby przemysłu w zakresie rozwoju uniwersalnych, nieinwazyjnych i skutecznych metod komputerowej diagnostyki i kontroli procesu uzasadniają wagę tego tematu. Znajomość charakterystyki i rodzaju przepływu gaz-ciecz jest bardzo ważna przy projektowaniu i realizacji przemysłowych obiektów badawczych oraz w procesie modelowania numerycznego. Ciągłe monitorowanie i diagnozowanie wszelkich nieprawidłowości może dostarczyć cennych informacji o ich stanie dynamicznym i umożliwić ciągłą i automatyczną kontrolę. Zakres dotychczasowych badań obejmował w szczególności:
- rozwój, implementację i weryfikację algorytmów przetwarzania surowych tomograficznych danych pomiarowych pochodzących z przepływów dwufazowych;
- rozwój, implementację i weryfikację komputerowych metod przestrzennego modelowania i projektowania czujników ECT;
- rozwój, implementację i weryfikację algorytmów wnioskowania rozmytego dla potrzeb identyfikacji i regulacji typu przepływów dwufazowych;
- rozwój oprogramowania wdrażającego opracowane ww. metody do monitorowania i regulowania rzeczywistymi procesami przepływów. Poza aplikacjami do zastosowań przemysłowych rozwijam metody uczenia maszynowego w zastosowaniach medycznych. Głównym celem jest identyfikacja kluczowych parametrów statycznych i dynamicznych w nieinwazyjnej diagnostyce dolnych dróg moczowych.
Działalność obecna:
informatyka w medycynie (algorytmy analizy danych diagnostycznych oraz identyfikacji parametrów statycznych i dynamicznych)
informatyka w zastosowaniach przemysłowych (metody nieinwazyjnej diagnostyki i regulowania procesami przemysłowymi)
Przyszłe działania:
Ekstrakcja parametrów statycznych i dynamicznych w nieinwazyjnej diagnostyce dolnych dróg moczowych
Uczenie maszynowe w tomograficznej diagnostyce procesów przemysłowych
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- Fiderek, P., Kucharski, J., Wajman, R. (2021). Fuzzy Regulator for Two‐Phase Gas–Liquid Pipe Flows Control. Applied SciencesBasel, 1, 1-17. doi: 10.3390/app12010399
- Aghajanian, S., Rao, G., Ruuskanen, V., Wajman, R., Jackowska-Strumiłło, L., Koiranen, T. (2021). Real-Time Fault Detection and Diagnosis of CaCO3 Reactive Crystallization Process by Electrical Resistance Tomography Measurements. SENSORS, 21, 1-20.
- Wajman, R. (2021). The concept of 3D ECT system with increased border area sensitivity for crystallization processes diagnosis. Sensor Review, 1, 35-45. doi: 10.1108/SR-10-2019-0254
- Wajman, R. (2019). Computer methods for non-invasive measurement and control of two-phase flows: a review study. Information Technology and Control, 3, 464-486. doi: 10.5755/j01.itc.48.3.22189
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.
Instytut Informatyki Stosowanej I-24
Kierownik:
Dr hab. Laurent Babout, prof. uczelni
Potencjalni promotorzy:
Dr hab. Laurent Babout, prof. uczelni
Dr hab. inż. Robert Banasiak, prof. uczelni
Dr hab. inż. Krzysztof Grudzień, prof. uczelni
Osoba do kontaktu:
Dr inż. Zbigniew Chaniecki, zbigniew.chaniecki@p.lodz.pl, (+48)426 312 750 (315)
Zakres działalności:
Instytut Informatyki Stosowanej posiada wieloletnie doświadczenie badawcze w dziedzinie tomografii procesowej, technologia ta wykorzystywana jest do wspomagania diagnozowania i monitorowania procesów przemysłowych związanych z inżynierią chemiczną, przetwórstwem żywności, obróbką surowców, itp.. W oparciu o systemy tomograficzne, w tym tomografi elektrycznej, tomografi ultradźwiękowej, tomografii rentgenowskiej, w instalacjach procesów przemysłowych, pracujemy nad zawansowanymi algorytmami akwizycji danych z czujników pomiarowych, algorytmami przetwarzania i analizowania danych pomiarowych oraz obrazowych w celu wizualizacji, zrozumienia, monitorowania i kontroli procesu. W badaniach łączymy podstawy naukowe z matematyki stosowanej i informatyki, w tym zagadnienia odwrotnego, rekonstrukcji obrazu, przetwarzania obrazu, z technologiami IT, w tym AI/ML, VR/AR, obliczeń równoległych i rozproszonych, aby przetwarzane informacje były bardziej odporne na warunki pracy w środowisku przemysłowym oraz łatwiejsze do interpretacji i modelowania. Całość prowadzonych badań dotyczy rozwoju nowoczesnych, inteligentnych platform diagnostycznych o otwartej architekturze, spełniających oczekiwania Przemysłu 4.0, z możliwością dowolnej konfiguracji i współpracy z systemami zewnętrznymi. Swoją działalność naukowa prowadzimy głównie w Laboratorium Tomografii Procesowej Tomasza Dyakowskiego (TDPTL), ale także przy pomocy światowej klasy rozwiązań sprzętowych dzięki współpracy z krajowymi i międzynarodowymi ośrodkami badawczymi (netrix.pl, HZDR (Niemcy), INSA-Lyon (Francja), TU Delft ( Holandia)).
Działalność obecna:
Obecnie zajmujemy się różnymi wyzwaniami naukowymi związanymi z:
- kontrolą i poprawą wydajności procesu przy pomocy tomografii elektrycznej, w tym opracowywaniem metod rekonstrukcji obrazów, przetwarzania i analizy obrazów tomograficznych w czasie rzeczywistym (MSCA TOMOCON);
- wizualizacją w czasie rzeczywistym danych tomograficznych przy pomocy urządzeń rzeczywistości rozszerzonej (załącznik aktywności do TOMOCON);
- poprawą skuteczności rekonstrukcji obrazu 3D ECT z wykorzystaniem metod głębokiego uczenia;
- Metodami przetwarzania danych tomograficznych przy użyciu masowych obliczeń równoległych i rozproszonych;
- opracowywaniem metod przetwarzania obrazów tomograficznych pochodzących z tomografu promieni X w celu analizy właściwości surowców (materiałów organicznych, meteorytów).
Przyszłe działania:
Kontynuacja opisanych prac, ze szczególnym uwzględnieniem integracji nowoczesnych rozwiązań branży IT w celu zoptymalizowanego diagnozowania i monitorowania procesu w czasie rzeczywistym.
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- Graph convolutional networks for enhanced resolution 3D Electrical Capacitance Tomography image reconstruction, Applied Soft Computing (2021), 110: 107608, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107608
- Multichannel Capacitive Imaging of Gas Vortex in Swirling Two-Phase Flows Using Parametric Reconstruction. IEEE Access (2020), 8: 69557-69565, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2986724
- On the Use of a Rotatable ECT Sensor to Investigate Dense Phase Flow: A Feasibility Study. Sensors (2020), 20: 4854, https://doi.org/10.3390/s20174854
- Quantitative analysis of flow dynamics of organic granular materials inside a versatile silo model during time-lapse X-ray tomography experiments. Computers and Electronics in Agriculture (2020), 172: 105346, https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105346
- Analysis of silo flow dynamic effects using ECT and short time Fourier transform. Flow Measurement and Instrumentation (2018), 62: 167-175, https://doi.org/ 10.1016/j.flowmeasinst.2018.02.003
- https://www.tomocon.eu
Słowa kluczowe:
wizualizacja procesu; przetwarzanie obrazu; przetwarzanie danych pomiarowych; druk 3D; konstrukcja czujnika; systemy tomograficzne
Lista propozycji staży w danej grupie badawczej:
Rozwój czujników tomograficznych, modelowanie i druk 3D, schematy akwizycja danych pomiarowych, metody przetwarzania danych, wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, obliczenia równoległe i rozproszone.
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.